L'enseignement des sciences et de la technologie au primaire et les TIC : une analyse didactique des pratiques

L’enseignement des sciences et de la technologie (ST) est dans une condition précaire dans les écoles primaires du Québec. Plusieurs recherches ont démontré que les technologies de l’information et de la communication (TIC) peuvent aider les enseignants à favoriser les apprentissages des élèves dans certaines matières dont en ST (Baron, 2001; Becta, 2005; Tardif, 1998). D’ailleurs, Linard (2001) maintient que les TIC, dans le domaine des apprentissages, peuvent faciliter l’exécution de plusieurs tâches cognitives telles qu’agir, interagir, s’informer, explorer, échanger, expérimenter, créer, etc. Cette recherche décrit les pratiques d’enseignement en ST d’enseignants Maîtres-TIC (MTIC) lors de l’intégration des TIC. Nous avons opté pour une recherche heuristique à méthodologie mixte. Des enseignants MTIC et des étudiants de quatrième année MTIC ont répondu à un questionnaire en ligne. Ensuite, une enseignante a été interviewée pour dresser un portrait plus détaillé des pratiques d’enseignement. À l’aide des données obtenues, nous avons réussi à créer une liste d’avantages de l’intégration des TIC en enseignement des ST ainsi qu’une liste des difficultés liées à cette intégration. Une liste des différentes applications TIC réalisées en enseignement des ST par les enseignants et les étudiants questionnés a aussi été ressortie des données de la recherche. De plus, une liste des avantages de la formation Maître-TIC de l’Université de Montréal a été créée en fonction des données recueillies. Puis, nous précisons quelques apports de cette recherche relatifs aux objectifs de départ et à l’évolution de la formation MTIC.

Les stratégies de compréhension lors de lectures à voix haute : accompagnement parental auprès d’enfants de cinq ans

Le rôle du parent est important dans le développement de la compétence en lecture de jeunes enfants et lire à son enfant est une pratique de littératie familiale fortement encouragée par la société. Cette étude a pour objectif de décrire cet accompagnement parental notamment en lien avec les stratégies de compréhension utilisées entre un parent et son enfant lors de la lecture à voix haute. Nous avons observé 10 parents lire un abécédaire, un texte narratif avec intrigue, un texte narratif sans intrigue et un texte informatif à leur enfant de cinq ans. Il s’avère que les stratégies utilisées par les parents et leurs enfants diffèrent selon le genre de texte. Les élèves ayant de faibles résultats (reconnaissance des lettres et de leurs sons, rappel du texte, compréhension du vocabulaire réceptif et de la morphosyntaxe) utilisent également moins de stratégies de compréhension lors de la lecture à voix haute que les enfants présentant de meilleurs résultats. Nous avons également vérifié l’étayage offert par les parents d’enfants présentant de bonnes et de faibles compétences en lecture. Ces deux groupes de parents se distinguent par la qualité et la fréquence de l’utilisation des stratégies de compréhension. En effet, nous remarquons que les parents qui guident leurs enfants dans l’utilisation des stratégies de compréhension sont davantage associés aux enfants démontrant une bonne compétence en lecture. Finalement, nous avons aussi vérifié les pratiques de littératie familiale (temps d’exposition et accessibilité à la lecture, modélisation par les membres de la famille, attitude des parents envers la lecture et mise en place d’activité favorisant la conscience phonologique de l’enfant). Seule la mise sur pied d’activités favorisant la conscience phonologique a pu être liée au rendement des enfants.

Évaluation de la simulation à haute fidélité pour améliorer la communication interprofessionnelle aux soins intensifs : étude expérimentale à double insu

Objectifs: Les patients hospitalisés aux soins intensifs (SI) sont souvent victimes d’erreurs médicales. La nature interprofessionnelle des équipes de SI les rend vulnérables aux erreurs de communication. L’objectif primaire du projet est d’améliorer la communication dans une équipe interprofessionnelle de soins intensifs par une formation en simulation à haute fidélité. Méthodologie Une étude prospective randomisée contrôlée à double insu a été réalisée. Dix équipes de six professionnels de SI ont complété trois scénarios de simulations de réanimation. Le groupe intervention était débreffé sur des aspects de communication alors que le groupe contrôle était débreffé sur des aspects techniques de réanimation. Trois mois plus tard, les équipes réalisaient une quatrième simulation sans débreffage. Les simulations étaient toutes évaluées pour la qualité, l’efficacité de la communication et le partage des informations critiques par quatre évaluateurs. Résultats Pour l’issue primaire, il n’y a pas eu d’amélioration plus grande de la communication dans le groupe intervention en comparaison avec le groupe contrôle. Une amélioration de 16% de l’efficacité des communications a été notée dans les équipes de soins intensifs indépendamment du groupe étudié. Les infirmiers et les inhalothérapeutes ont amélioré significativement l’efficacité de la communication après trois sessions. L’effet observé ne s’est pas maintenu à trois mois. Conclusion Une formation sur simulateur à haute fidélité couplée à un débreffage peut améliorer à court terme l’efficacité des communications dans une équipe interprofessionnelle de SI.

La communauté à l’épreuve de la technologie : les groupes et centres autogérés de cinéastes au Québec et en Ontario à l’heure de la digitalisation.

Ce mémoire propose d’étudier les conditions et les perspectives des regroupements d’artistes autogérés face aux changements provoqués par la digitalisation des facteurs de production et de diffusion. L’analyse portée sur l’évolution de ces structures est illustrée par quatre cas spécifiques : le Vidéographe et la Coop Vidéo à Montréal et le Liaison of Independent Filmmakers of Toronto et V-Tape à Toronto. D’un historique de ces organismes, au contexte social et à la pratique artistique liés à leur émergence dans les années 70, cette étude tente de mettre en lumière les transformations de ces structures par l’apparition du médium numérique et d’Internet au tournant du siècle. La recherche s’appuie ici sur une étude approfondie des archives de ces groupes, d’entretiens avec les principaux acteurs concernés et des rapports gouvernementaux permettant de faire ressortir les problématiques actuelles de ces structures autogérées et d’amorcer des réflexions autour de leur pérennité.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Flou de mouvement réaliste en temps réel

Le flou de mouvement de haute qualité est un effet de plus en plus important en rendu interactif. Avec l'augmentation constante en qualité des ressources et en fidélité des scènes vient un désir semblable pour des effets lenticulaires plus détaillés et réalistes. Cependant, même dans le contexte du rendu hors-ligne, le flou de mouvement est souvent approximé à l'aide d'un post-traitement. Les algorithmes de post-traitement pour le flou de mouvement ont fait des pas de géant au niveau de la qualité visuelle, générant des résultats plausibles tout en conservant un niveau de performance interactif. Néanmoins, des artefacts persistent en présence, par exemple, de mouvements superposés ou de motifs de mouvement à très large ou très fine échelle, ainsi qu'en présence de mouvement à la fois linéaire et rotationnel. De plus, des mouvements d'amplitude importante ont tendance à causer des artefacts évidents aux bordures d'objets ou d'image. Ce mémoire présente une technique qui résout ces artefacts avec un échantillonnage plus robuste et un système de filtrage qui échantillonne selon deux directions qui sont dynamiquement et automatiquement sélectionnées pour donner l'image la plus précise possible. Ces modifications entraînent un coût en performance somme toute mineur comparativement aux implantations existantes: nous pouvons générer un flou de mouvement plausible et temporellement cohérent pour plusieurs séquences d'animation complexes, le tout en moins de 2ms à une résolution de 1280 x 720. De plus, notre filtre est conçu pour s'intégrer facilement avec des filtres post-traitement d'anticrénelage.

Studying the cytomechanic aspects of pollen tube growth behavior using Lab-On-Chip technology

L'élongation cellulaire de cellules cultivant bout comme hyphae fongueux, inculquez hairs, des tubes de pollen et des neurones, est limité au bout de la cellule, qui permet à ces cellules d'envahir l'encerclement substrate et atteindre une cible. Les cellules cultivant bout d'équipement sont entourées par le mur polysaccharide rigide qui régule la croissance et l'élongation de ces cellules, un mécanisme qui est radicalement différent des cellules non-walled. La compréhension du règlement du mur de cellule les propriétés mécaniques dans le contrôle de la croissance et du fonctionnement cellulaire du tube de pollen, une cellule rapidement grandissante d'équipement, est le but de ce projet. Le tube de pollen porte des spermatozoïdes du grain de pollen à l'ovule pour la fertilisation et sur sa voie du stigmate vers l'ovaire le tube de pollen envahit physiquement le stylar le tissu émettant de la fleur. Pour atteindre sa cible il doit aussi changer sa direction de croissance les temps multiples. Pour évaluer la conduite de tubes de pollen grandissants, un dans le système expérimental vitro basé sur la technologie de laboratoire-sur-fragment (LOC) et MEMS (les systèmes micro-électromécaniques) ont été conçus. En utilisant ces artifices nous avons mesuré une variété de propriétés physiques caractérisant le tube de pollen de Camélia, comme la croissance la croissance accélérée, envahissante et dilatant la force. Dans une des organisations expérimentales les tubes ont été exposés aux ouvertures en forme de fente faites de l'élastique PDMS (polydimethylsiloxane) la matière nous permettant de mesurer la force qu'un tube de pollen exerce pour dilater la croissance substrate. Cette capacité d'invasion est essentielle pour les tubes de pollen de leur permettre d'entrer dans les espaces intercellulaires étroits dans les tissus pistillar. Dans d'autres essais nous avons utilisé l'organisation microfluidic pour évaluer si les tubes de pollen peuvent s'allonger dans l'air et s'ils ont une mémoire directionnelle. Une des applications auxquelles le laboratoire s'intéresse est l'enquête de processus intracellulaires comme le mouvement d'organelles fluorescemment étiqueté ou les macromolécules pendant que les tubes de pollen grandissent dans les artifices LOC. Pour prouver que les artifices sont compatibles avec la microscopie optique à haute résolution et la microscopie de fluorescence, j'ai utilisé le colorant de styryl FM1-43 pour étiqueter le système endomembrane de tubes de pollen de cognassier du Japon de Camélia. L'observation du cône de vésicule, une agrégation d'endocytic et les vésicules exocytic dans le cytoplasme apical du bout de tube de pollen, n'a pas posé de problèmes des tubes de pollen trouvés dans le LOC. Pourtant, le colorant particulier en question a adhéré au sidewalls du LOC microfluidic le réseau, en faisant l'observation de tubes de pollen près du difficile sidewalls à cause du signal extrêmement fluorescent du mur. Cette propriété du colorant pourrait être utile de refléter la géométrie de réseau en faisant marcher dans le mode de fluorescence.

A Mono- and Multi-objective Approach for Recommending Software Refactoring

Les systèmes logiciels sont devenus de plus en plus répondus et importants dans notre société. Ainsi, il y a un besoin constant de logiciels de haute qualité. Pour améliorer la qualité de logiciels, l’une des techniques les plus utilisées est le refactoring qui sert à améliorer la structure d'un programme tout en préservant son comportement externe. Le refactoring promet, s'il est appliqué convenablement, à améliorer la compréhensibilité, la maintenabilité et l'extensibilité du logiciel tout en améliorant la productivité des programmeurs. En général, le refactoring pourra s’appliquer au niveau de spécification, conception ou code. Cette thèse porte sur l'automatisation de processus de recommandation de refactoring, au niveau code, s’appliquant en deux étapes principales: 1) la détection des fragments de code qui devraient être améliorés (e.g., les défauts de conception), et 2) l'identification des solutions de refactoring à appliquer. Pour la première étape, nous traduisons des régularités qui peuvent être trouvés dans des exemples de défauts de conception. Nous utilisons un algorithme génétique pour générer automatiquement des règles de détection à partir des exemples de défauts. Pour la deuxième étape, nous introduisons une approche se basant sur une recherche heuristique. Le processus consiste à trouver la séquence optimale d'opérations de refactoring permettant d'améliorer la qualité du logiciel en minimisant le nombre de défauts tout en priorisant les instances les plus critiques. De plus, nous explorons d'autres objectifs à optimiser: le nombre de changements requis pour appliquer la solution de refactoring, la préservation de la sémantique, et la consistance avec l’historique de changements. Ainsi, réduire le nombre de changements permets de garder autant que possible avec la conception initiale. La préservation de la sémantique assure que le programme restructuré est sémantiquement cohérent. De plus, nous utilisons l'historique de changement pour suggérer de nouveaux refactorings dans des contextes similaires. En outre, nous introduisons une approche multi-objective pour améliorer les attributs de qualité du logiciel (la flexibilité, la maintenabilité, etc.), fixer les « mauvaises » pratiques de conception (défauts de conception), tout en introduisant les « bonnes » pratiques de conception (patrons de conception).

Video-based analysis of Gait pathologies

L’analyse de la marche a émergé comme l’un des domaines médicaux le plus im- portants récemment. Les systèmes à base de marqueurs sont les méthodes les plus fa- vorisées par l’évaluation du mouvement humain et l’analyse de la marche, cependant, ces systèmes nécessitent des équipements et de l’expertise spécifiques et sont lourds, coûteux et difficiles à utiliser. De nombreuses approches récentes basées sur la vision par ordinateur ont été développées pour réduire le coût des systèmes de capture de mou- vement tout en assurant un résultat de haute précision. Dans cette thèse, nous présentons notre nouveau système d’analyse de la démarche à faible coût, qui est composé de deux caméras vidéo monoculaire placées sur le côté gauche et droit d’un tapis roulant. Chaque modèle 2D de la moitié du squelette humain est reconstruit à partir de chaque vue sur la base de la segmentation dynamique de la couleur, l’analyse de la marche est alors effectuée sur ces deux modèles. La validation avec l’état de l’art basée sur la vision du système de capture de mouvement (en utilisant le Microsoft Kinect) et la réalité du ter- rain (avec des marqueurs) a été faite pour démontrer la robustesse et l’efficacité de notre système. L’erreur moyenne de l’estimation du modèle de squelette humain par rapport à la réalité du terrain entre notre méthode vs Kinect est très prometteur: les joints des angles de cuisses (6,29◦ contre 9,68◦), jambes (7,68◦ contre 11,47◦), pieds (6,14◦ contre 13,63◦), la longueur de la foulée (6.14cm rapport de 13.63cm) sont meilleurs et plus stables que ceux de la Kinect, alors que le système peut maintenir une précision assez proche de la Kinect pour les bras (7,29◦ contre 6,12◦), les bras inférieurs (8,33◦ contre 8,04◦), et le torse (8,69◦contre 6,47◦). Basé sur le modèle de squelette obtenu par chaque méthode, nous avons réalisé une étude de symétrie sur différentes articulations (coude, genou et cheville) en utilisant chaque méthode sur trois sujets différents pour voir quelle méthode permet de distinguer plus efficacement la caractéristique symétrie / asymétrie de la marche. Dans notre test, notre système a un angle de genou au maximum de 8,97◦ et 13,86◦ pour des promenades normale et asymétrique respectivement, tandis que la Kinect a donné 10,58◦et 11,94◦. Par rapport à la réalité de terrain, 7,64◦et 14,34◦, notre système a montré une plus grande précision et pouvoir discriminant entre les deux cas.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Les algorithmes de haute résolution en tomographie d'émission par positrons : développement et accélération sur les cartes graphiques

La tomographie d’émission par positrons (TEP) est une modalité d’imagerie moléculaire utilisant des radiotraceurs marqués par des isotopes émetteurs de positrons permettant de quantifier et de sonder des processus biologiques et physiologiques. Cette modalité est surtout utilisée actuellement en oncologie, mais elle est aussi utilisée de plus en plus en cardiologie, en neurologie et en pharmacologie. En fait, c’est une modalité qui est intrinsèquement capable d’offrir avec une meilleure sensibilité des informations fonctionnelles sur le métabolisme cellulaire. Les limites de cette modalité sont surtout la faible résolution spatiale et le manque d’exactitude de la quantification. Par ailleurs, afin de dépasser ces limites qui constituent un obstacle pour élargir le champ des applications cliniques de la TEP, les nouveaux systèmes d’acquisition sont équipés d’un grand nombre de petits détecteurs ayant des meilleures performances de détection. La reconstruction de l’image se fait en utilisant les algorithmes stochastiques itératifs mieux adaptés aux acquisitions à faibles statistiques. De ce fait, le temps de reconstruction est devenu trop long pour une utilisation en milieu clinique. Ainsi, pour réduire ce temps, on les données d’acquisition sont compressées et des versions accélérées d’algorithmes stochastiques itératifs qui sont généralement moins exactes sont utilisées. Les performances améliorées par l’augmentation de nombre des détecteurs sont donc limitées par les contraintes de temps de calcul. Afin de sortir de cette boucle et permettre l’utilisation des algorithmes de reconstruction robustes, de nombreux travaux ont été effectués pour accélérer ces algorithmes sur les dispositifs GPU (Graphics Processing Units) de calcul haute performance. Dans ce travail, nous avons rejoint cet effort de la communauté scientifique pour développer et introduire en clinique l’utilisation des algorithmes de reconstruction puissants qui améliorent la résolution spatiale et l’exactitude de la quantification en TEP. Nous avons d’abord travaillé sur le développement des stratégies pour accélérer sur les dispositifs GPU la reconstruction des images TEP à partir des données d’acquisition en mode liste. En fait, le mode liste offre de nombreux avantages par rapport à la reconstruction à partir des sinogrammes, entre autres : il permet d’implanter facilement et avec précision la correction du mouvement et le temps de vol (TOF : Time-Of Flight) pour améliorer l’exactitude de la quantification. Il permet aussi d’utiliser les fonctions de bases spatio-temporelles pour effectuer la reconstruction 4D afin d’estimer les paramètres cinétiques des métabolismes avec exactitude. Cependant, d’une part, l’utilisation de ce mode est très limitée en clinique, et d’autre part, il est surtout utilisé pour estimer la valeur normalisée de captation SUV qui est une grandeur semi-quantitative limitant le caractère fonctionnel de la TEP. Nos contributions sont les suivantes : - Le développement d’une nouvelle stratégie visant à accélérer sur les dispositifs GPU l’algorithme 3D LM-OSEM (List Mode Ordered-Subset Expectation-Maximization), y compris le calcul de la matrice de sensibilité intégrant les facteurs d’atténuation du patient et les coefficients de normalisation des détecteurs. Le temps de calcul obtenu est non seulement compatible avec une utilisation clinique des algorithmes 3D LM-OSEM, mais il permet également d’envisager des reconstructions rapides pour les applications TEP avancées telles que les études dynamiques en temps réel et des reconstructions d’images paramétriques à partir des données d’acquisitions directement. - Le développement et l’implantation sur GPU de l’approche Multigrilles/Multitrames pour accélérer l’algorithme LMEM (List-Mode Expectation-Maximization). L’objectif est de développer une nouvelle stratégie pour accélérer l’algorithme de référence LMEM qui est un algorithme convergent et puissant, mais qui a l’inconvénient de converger très lentement. Les résultats obtenus permettent d’entrevoir des reconstructions en temps quasi-réel que ce soit pour les examens utilisant un grand nombre de données d’acquisition aussi bien que pour les acquisitions dynamiques synchronisées. Par ailleurs, en clinique, la quantification est souvent faite à partir de données d’acquisition en sinogrammes généralement compressés. Mais des travaux antérieurs ont montré que cette approche pour accélérer la reconstruction diminue l’exactitude de la quantification et dégrade la résolution spatiale. Pour cette raison, nous avons parallélisé et implémenté sur GPU l’algorithme AW-LOR-OSEM (Attenuation-Weighted Line-of-Response-OSEM) ; une version de l’algorithme 3D OSEM qui effectue la reconstruction à partir de sinogrammes sans compression de données en intégrant les corrections de l’atténuation et de la normalisation dans les matrices de sensibilité. Nous avons comparé deux approches d’implantation : dans la première, la matrice système (MS) est calculée en temps réel au cours de la reconstruction, tandis que la seconde implantation utilise une MS pré- calculée avec une meilleure exactitude. Les résultats montrent que la première implantation offre une efficacité de calcul environ deux fois meilleure que celle obtenue dans la deuxième implantation. Les temps de reconstruction rapportés sont compatibles avec une utilisation clinique de ces deux stratégies.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

FPGA-based object detection using classification circuits

Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.

Nouvelles stratégies pour l’analyse des cyanotoxines par spectrométrie de masse

Les cyanobactéries ont une place très importante dans les écosystèmes aquatiques et un nombre important d’espèces considéré comme nuisible de par leur production de métabolites toxiques. Ces cyanotoxines possèdent des propriétés très variées et ont souvent été associées à des épisodes d’empoisonnement. L’augmentation des épisodes d’efflorescence d’origine cyanobactériennes et le potentiel qu’ils augmentent avec les changements climatiques a renchéri l’intérêt de l’étude des cyanobactéries et de leurs toxines. Considérant la complexité chimique des cyanotoxines, le développement de méthodes de détection simples, sensibles et rapides est toujours considéré comme étant un défi analytique. Considérant ces défis, le développement de nouvelles approches analytiques pour la détection de cyanotoxines dans l’eau et les poissons ayant été contaminés par des efflorescences cyanobactériennes nuisibles a été proposé. Une première approche consiste en l’utilisation d’une extraction sur phase solide en ligne couplée à une chromatographie liquide et à une détection en spectrométrie de masse en tandem (SPE-LC-MS/MS) permettant l’analyse de six analogues de microcystines (MC), de l’anatoxine (ANA-a) et de la cylindrospermopsine (CYN). La méthode permet une analyse simple et rapide et ainsi que la séparation chromatographique d’ANA-a et de son interférence isobare, la phénylalanine. Les limites de détection obtenues se trouvaient entre 0,01 et 0,02 μg L-1 et des concentrations retrouvées dans des eaux de lacs du Québec se trouvaient entre 0,024 et 36 μg L-1. Une deuxième méthode a permis l’analyse du b-N-méthylamino-L-alanine (BMAA), d’ANA-a, de CYN et de la saxitoxine (STX) dans les eaux de lac contaminés. L’analyse de deux isomères de conformation du BMAA a été effectuée afin d’améliorer la sélectivité de la détection. L’utilisation d’une SPE manuelle permet la purification et préconcentration des échantillons et une dérivatisation à base de chlorure de dansyle permet une chromatographie simplifiée. L’analyse effectuée par LC couplée à la spectrométrie de masse à haute résolution (HRMS) et des limites de détections ont été obtenues entre 0,007 et 0,01 µg L-1. Des échantillons réels ont été analysés avec des concentrations entre 0,01 et 0,3 µg L-1 permettant ainsi la confirmation de la présence du BMAA dans les efflorescences de cyanobactéries au Québec. Un deuxième volet du projet consiste en l’utilisation d’une technologie d’introduction d’échantillon permettant des analyses ultra-rapides (< 15 secondes/échantillons) sans étape chromatographique, la désorption thermique à diode laser (LDTD) couplée à l’ionisation chimique à pression atmosphérique (APCI) et à la spectrométrie de masse (MS). Un premier projet consiste en l’analyse des MC totales par l’intermédiaire d’une oxydation de Lemieux permettant un bris de la molécule et obtenant une fraction commune aux multiples congénères existants des MC. Cette fraction, le MMPB, est analysée, après une extraction liquide-liquide, par LDTD-APCI-MS/MS. Une limite de détection de 0,2 µg L-1 a été obtenue et des concentrations entre 1 et 425 µg L-1 ont été trouvées dans des échantillons d’eau de lac contaminés du Québec. De plus, une analyse en parallèle avec des étalons pour divers congénères des MC a permis de suggérer la possible présence de congénères ou d’isomères non détectés. Un deuxième projet consiste en l’analyse directe d’ANA-a par LDTD-APCI-HRMS pour résoudre son interférence isobare, la phénylalanine, grâce à la détection à haute résolution. La LDTD n’offre pas de séparation chromatographique et l’utilisation de la HRMS permet de distinguer les signaux d’ANA-a de ceux de la phénylalanine. Une limite de détection de 0,2 µg L-1 a été obtenue et la méthode a été appliquée sur des échantillons réels d’eau avec un échantillon positif en ANA-a avec une concentration de 0,21 µg L-1. Finalement, à l’aide de la LDTD-APCI-HRMS, l’analyse des MC totales a été adaptée pour la chair de poisson afin de déterminer la fraction libre et liée des MC et comparer les résultats avec des analyses conventionnelles. L’utilisation d’une digestion par hydroxyde de sodium précédant l’oxydation de Lemieux suivi d’une purification par SPE a permis d’obtenir une limite de détection de 2,7 µg kg-1. Des échantillons de poissons contaminés ont été analysés, on a retrouvé des concentrations en MC totales de 2,9 et 13,2 µg kg-1 comparativement aux analyses usuelles qui avaient démontré un seul échantillon positif à 2 µg kg-1, indiquant la possible présence de MC non détectés en utilisant les méthodes conventionnelles.

Effets des recuits ultra-rapides (10^5 K/s) sur la formation des siliciures métalliques en phase solide

La synthèse de siliciures métalliques sous la forme de films ultra-minces demeure un enjeu majeur en technologie CMOS. Le contrôle du budget thermique, afin de limiter la diffusion des dopants, est essentiel. Des techniques de recuit ultra-rapide sont alors couramment utilisées. Dans ce contexte, la technique de nanocalorimétrie est employée afin d'étudier, in situ, la formation en phase solide des siliciures de Ni à des taux de chauffage aussi élevés que 10^5 K/s. Des films de Ni, compris entre 9.3 et 0.3 nm sont déposés sur des calorimètres avec un substrat de a-Si ou de Si(100). Des mesures de diffraction de rayons X, balayées en température à 3 K/s, permettent de comparer les séquences de phase obtenues à bas taux de chauffage sur des échantillons de contrôle et à ultra-haut taux de chauffage sur les calorimètres. En premier lieu, il est apparu que l'emploi de calorimètres de type c-NC, munis d'une couche de 340 nm de Si(100), présente un défi majeur : un signal endothermique anormal vient fausser la mesure à haute température. Des micro-défauts au sein de la membrane de SiNx créent des courts-circuits entre la bande chauffante de Pt du calorimètre et l'échantillon métallique. Ce phénomène diminue avec l'épaisseur de l'échantillon et n'a pas d'effet en dessous de 400 °C tant que les porteurs de charge intrinsèques au Si ne sont pas activés. Il est possible de corriger la mesure de taux de chaleur en fonction de la température avec une incertitude de 12 °C. En ce qui a trait à la formation des siliciures de Ni à ultra-haut taux de chauffage, l'étude montre que la séquence de phase est modifiée. Les phases riches en m étal, Ni2Si et théta, ne sont pas détectées sur Si(100) et la cinétique de formation favorise une amorphisation en phase solide en début de réaction. Les enthalpies de formation pour les couches de Ni inférieures à 10 nm sont globalement plus élevées que dans le cas volumique, jusqu' à 66 %. De plus, les mesures calorimétriques montrent clairement un signal endothermique à haute température, témoignant de la compétition que se livrent la réaction de phase et l'agglomération de la couche. Pour les échantillons recuits a 3 K/s sur Si(100), une épaisseur critique telle que décrite par Zhang et Luo, et proche de 4 nm de Ni, est supposée. Un modèle est proposé, basé sur la difficulté de diffusion des composants entre des grains de plus en plus petits, afin d'expliquer la stabilité accrue des couches de plus en plus fines. Cette stabilité est également observée par nanocalorimétrie à travers le signal endothermique. Ce dernier se décale vers les hautes températures quand l'épaisseur du film diminue. En outre, une 2e épaisseur critique, d'environ 1 nm de Ni, est remarquée. En dessous, une seule phase semble se former au-dessus de 400 °C, supposément du NiSi2.